Luận văn thạc sĩ Ứng dụng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng để dự báo xác suất xảy ra nợ xấu tại Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu

“Ứng dụng mô hình mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng để dự báo xác suất xãy ra nợ xấu tại ngân hàng Á Châu” là đề tài mà tác giả thực hiện với mong muốn góp một phần công sức vào việc

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TIẾN SĨ NGUYỄN VĂN PHÚC

TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

có độ chính xác cao nhất trong phạm vi hiểu biết của tôi

Mục lục

Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt

Danh mục các bảng, các hình vẽ, đồ thị

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1

1 Tầm quan trọng của đề tài 1

2 Mục đích của đề tài 1

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Ý nghĩa của đề tài 2

5 Nội dung của đề tài 2

6 Phương pháp nghiên cứu 3

7 Các công trình khoa học có liên quan 3

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ QUẢN LÝ NỢ XẤU VÀ CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG 5

1.1 Khái niệm về nợ xấu và các qui định về nợ xấu 5

1.2 Khái niệm về quản lý nợ xấu 6

1.3 Giới thiệu về xếp hạng tín dụng khách hàng 8

1.4 Giới thiệu mô hình hồi qui logistic 13

CHƯƠNG 2 TÌNH HÌNH NỢ XẤU, QUẢN LÝ NỢ XẤU VÀ XẾP HẠNG TÍN

DỤNG KHÁCH HÀNG TẠI NH TMCP Á CHÂU 20

2.1 Tình hình nợ xấu, quản lý nợ xấu và xếp hạng tín dụng tại Việt Nam 20

2.2 Tình hình nợ xấu, quản lý nợ xấu và xếp hạng tín dụng tại ngân hàng TMCP Á Châu 33

Kết luận chương 2 44

CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VÀ CÁC PHƯƠNG ÁN QUẢN LÝ NỢ ĐỀ XUẤT 45

3.1 Thực hiện xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân 45

3.2 Ứng dụng kết quả xếp hạng tín dụng vào công tác quản lý nợ xấu 57

3.3 Khả năng mở rộng phạm vi ứng dụng thang điểm hành vi vào hoạt động quản lý tín dụng 61

3.4 Một số giải pháp để hạn chế nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu 61

Kết luận chương 3 64

KẾT LUẬN 65

1 Hạn chế của đề tài 65

2 Hướng phát triển của đề tài 66

3 Kết luận chung về đề tài 67

TMCP : Thương mại cổ phần

NHNN : Ngân hàng nhà nước Việt Nam

VACM : Công ty quản lý tài sản Việt Nam

EIB : Ngân hàng thương mại cổ phần Xuất nhập khẩu

CTG : Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam ACB : Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu

MBB : Ngân hàng thương mại cổ phần Quân Đội

VCB : Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam SHB : Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn – Hà Nội

STB : Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín NVB : Ngân hàng thương mại cổ phần Nam Việt

Bảng 2.2 Nợ nhóm 5 tại các ngân hàng niêm yết

Bảng 2.3 Nợ nhóm 2 tại các ngân hàng niêm yết

Bảng 2.4 Cơ cấu nợ theo năm tại ACB

Bảng 2.5 Cơ cấu nợ theo quí tại ACB

Bảng 2.6 Xếp loại chấm điểm khách hàng

Bảng 3.1 Thống kê mẫu lập thang điểm

Bảng 3.2 Kết quả phân nhóm biến

Hình 2.3 Biểu đồ tăng trưởng cho vay của ACB

Hình 2.4 Biểu đồ tăng trưởng lợi nhuận của ACB

Hình 2.5 Biểu đồ diễn biến nợ xấu tại ACB

Hình 2.6 Biểu đồ diễn biến % nợ xấu tại ACB

Hình 2.7 Biểu đồ diễn biến nợ xấu theo quí tại ACB Hình 2.8 Biểu đồ diễn biến % nợ xấu theo quí tại ACB Hình 3.1 Đường cong Gini

Hình 3.2 Hệ số K-S

Hình 3.3 Kết quả so sánh kết quả dự báo và thực tế

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Hiện tại công tác quản lý nợ xấuvà tình hình nợ xấu tại các ngân hàng Việt Nam đang rất được quan tâm Với tình hình kinh tế tiếp tục khó khăn, thị trường bất động sản vẫn chưa có dấu hiệu khởi sắc, như một lẽ đương nhiên sẽ tác động lên hệ thống ngân hàng Vì vậy công tác quản lý nợ xấulà bài toán cấp bách cần phải giải quyết một cách khoa học tại các ngân hàng thương mại

Giải quyết một bài toán cần đi đến ngọn ngành của nó, vấn đề quản lý nợ xấu được đặt ra ở đây cũng tương tự như vậy Nợ xấu đã tiềm ẩn từ công tác phê duyệt

hồ sơ đầu vào, xuất hiện manh nha trong quá trình trả nợ của khách hàng, được thể hiện đâu đó trong cảnh báo rủi ro ngành Nợ xấu không đột ngột xuất hiện Do đó, công tác quản lý nợ xấu cần đặc biệt quan tâm một cách hệ thống và mang tính dự báo chứ không phải giải quyết câu chuyện đã rồi như tình hình hiện nay

Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) nơi tác giả đang làm việc hiện cũng không nằm ngoài xu hướng chung của thị trường ngân hàng nói chung ACB hiện này đang phải đối mặt với tình hình nợ xấu đang gia tăng và đòi hỏi cần phải

có sự quản lý và thu hồi các khoản nợ này để giảm thiểu tổn thất cho ngân hàng Mục tiêu tăng trưởng và mục tiêu quản lý rủi ro cần phải được song hành và cân nhắc thận trọng Công tác quản lý nợ xấu là một yêu cầu mang tính cấp bách không chỉ riêng ACB “Ứng dụng mô hình mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng để dự báo xác suất xãy ra nợ xấu tại ngân hàng Á Châu” là đề tài mà tác giả thực hiện với mong muốn góp một phần công sức vào việc quản lý nợ xấu cũng như công tác quản lý rủi ro tại ngân hàng ACB

2 Mục đích của đề tài

Đưa ra một cách tiếp cận khác trong công tác quản lý nợ bằng cách sử dụng xếp hạng tín dụng như một công cụ hỗ trợdự báo nợ xấu, giúp cho công tác thu nợ và quản lý nợ xấu được hiệu quả hơn

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu trong luận văn là ứng dụng xếp hàng tín dụng khách hàng

để dự báo xác suất xãy ra nợ xấu

Phạm vi nghiên cứu: Ngân hàng TMCP Á Châu và nợ xấu của khách hàng cá nhân tại NHTM Á Châu giai đoạn 01/01/2012 đến 30/06/2013

4 Ý nghĩa của đề tài

Góp một phương án không mới nhưng chưa được áp dụng rộng rãi tại Việt Nam trong công tác quản lý nợ, có hướng tiếp cận một cách khoa học trong việc quản lý rủi ro tín dụng nói chung

Hiện tại, theo tìm hiểu của tác giả, các đề tài cử nhân và thạc sỹ tại Việt Nam nghiên cứu về chủ đề chấm điểm khá nhiều Nội dung các đề tài chủ yêu tập trung vào hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ theo tiêu chuẩn quyết định 493/2005/QĐ-NHNN của Ngân hàng nhà nước Tác giả chưa tìm thấy đề tài vềchấm điểm tín dụnghay ứng dụng xếp hạng tín dụng khách hàng để dự báo xác suất xãy ra nợ xấu

từ đó có hướng quản lý nợ phù hợp như đã đề cập Do đó, dựa trên những thông tin

đã tìm hiểu, có thể tạm kết luận: quản lý nợdựa trên xếp hạng tín dụng khách hàng chưa được nghiên cứu và tác giả hy vọng góp một phần nhỏ trong việc đưa ra một vấn đề mới trong công tác thu nợ cũng như công tác quản lý rủi ro tín dụng tại Việt Nam

5 Nội dung của đề tài

Khái quát về thực trạng nợ xấutại các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam Giới thiệu về quản lý nợ xấu vàmô hình xếp hạng tín dụng khách hàng.Sử dụng mô hình hồi qui logistic để phát triển hệ thống thang điểm tín dụngkhách hàng.Ứng dụng xếp hạng tín dụng khách hàng vào cho vay tiêu dùngcủa khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu phục vụ cho công tác quản lý nợ.Phân tích khả năng ứng dụng của mô hình và hướng phát triển

6 Phương pháp nghiên cứu

Trong quá trình nghiên cứu đề tài, tác giả đã sử dụng một số phương pháp nghiên cứu: phương pháp thống kê, tổng hợp và so sánh, đối chiếu và phân tích

7 Các công trình khoa học có liên quan

Theo tìm hiểu của tác giả, tại Việt Nam chưa có công trình khoa học liên quan đến ứng dụng xếp hạng tín dụng khách hàng để dự báo xác suất xãy ra nợ xấu và đưa ra phương án quản lý nợ như đề tài đã đề cập

Trên thế giới có rất nhiều công trình nghiên cứu về xếp hạng tín dụng khách hàng (hay chấm điểm tín dụng khách hàng) để dự báo xác suất vỡ nợ Đề tài của tác giả được xây dựng dựa vào các nghiên cứu sau đây:

- “A Survey of Credit and Behavioural Scoring: Forecasting financial risk of lending to consumers” (2000) của tác giả Lyn C Thomas (Department of Business Studies,University of Edinburgh, UK) Đề tài đề giới thiệu về chấm điểm tín dụng trong việc dự báo xác suất vỡ nợ của khách hàng, các mô hình

có thể được sử dụng và cách thức đưa các thông tin về các chỉ số kinh tế vào

mô hình, tác giả giới thiệu thêm về mô hình chấm điểm lợi nhuận (profit scoring)

- “Time will tell: Behavioural scoring and the dynamics of consumer credit assessment” của các tác giả: L C Thomas (School of Management University of Southampton, UK), J Ho (Department of Business Studies, University of Edinburgh, UK), W T Scherer (Department of Systems Engineering, University of Virginia, USA) Nghiên cứu thảo luận về việc sử dụng các mô hình trong đánh giá rủi ro tín dụng tiêu dùng, khảo sát những phương pháp tiếp cận và mục tiêu của chấm điểm tín dụng, điểm hành vi của khách hàng và điểm lợi nhuận (profit scoring) Sử dụng mô hình “Qui trình ngẫu nhiên Markov (Markov chain stochastic processes) để phát triển mô

hình chấm điểm hành vi khách hàng

- “Behavioral Credit Scoring” của tác giả Nate Cullerton (Georgetown University Law Center) Đề tài đề giới thiệu về chấm điểm tín dụng cũng như các luật định hiện hành tại nước Mỹ liên quan đến chấm điểm tín dụng hành vi và các đề xuất

- “Hand book of credit scoring by Elizabeth Mays” của tác giả Elizabeth Mays Đây là cuốn sách giới thiệu chi tiết về chấm điểm tín dụng cũng như

cách thức áp dụng mô hình hồi qui logistic vào việc xây dựng thang điểm

CHƯƠNG 1

LÝ THUYẾT VỀ QUẢN LÝNỢ XẤU VÀ CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG 1.1 Khái niệm về nợ xấu và các qui định về nợ xấu:

1.1.1 Qui định về nợ xấu trên thế giới

Theo ngân hàng Trung ương Liên minh Châu Âu, nợ xấu trong các NHTM gồm

- Những khoản nợ không thể thu hồi được :

o Những khoản nợ đã hết hiệu lực hoặc những khoản nợ không có căn

cứ để đòi bồi thường từ nợ

o Người mắc nợ bỏ trốn hoặc bị mất tích, không còn tài sản để thanh toán nợ

o Những khoản nợ mà ngân hàng không thể liên lạc được với người mắc nợ hoặc không thể tìm được người mắc nợ

o Những khoản nợ mà khách nợ đã chấm dứt hoạt động kinh doanh, thanh lý tài sản, hoặc kinh doanh bị thua lỗ và tài sản còn lại không

đủ để trả nợ

- Nợ có thể thu không đầy đủ cho ngân hàng: đây là những khoản nợ không có tài sản thế chấp hoặc tài sản thế chấp không đủ trả nợ, người mắc nợ không liên lạc với ngân hàng để trả lãi hoặc gốc đãđến thời hạn thanh toán, hoặc hoàn cảnh chỉ ra rằng khoản nợ sẽ không thể thu hồi được đầy đủ như :

o Những khoản nợ mà người mắc nợ đồng ý thanh toán trong quá khứ, nhưng phần còn lại không thể được đền bù cho khoản nợ, hoặc những khoản nợ trong đó tài sản được chuyển để thanh toán nhưng giá trị còn lại không đủ trang trải toàn bộ khoản nợ cho ngân hàng

o Những khoản nợ mà người mắc nợ khó có thể trả nợ và yêu cầu được gia hạn nợ nhưng không đền bù được trong thời gian thoả thuận

o Những khoản nợ mà tài sản thế chấp không đủ để trả nợ hoặc tài sản thế chấp ở Ngân hàng không được chấp thuận về mặt pháp lý dẫn đến người mắc nợ không có khả năng trả nợ cho ngân hàng đầy đủ

o Những khoản nợ mà Tòa án tuyên bố người mắc nợ phá sản nhưng phần bồi hoàn ít hơn dư nợ

Theo định nghĩa nợ xấu của Phòng Thống kê - Liên hợp quốc, “về cơ bản một khoản nợ được coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày; hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thoả thuận; hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có

lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ” Như vậy, nợ xấu về cơ bản được xác định dựa trên 2 yếu tố: (i) quá hạn trên 90 ngày và (ii) khả năng trả nợ nghi ngờ Đây được coi là định nghĩa của Chuẩn mực

kế toán quốc tế (IAS) đang được áp dụng phổ biến hiện hành trên thế giới

1.1.2 Qui định về nơ xấu tại Việt Nam

Nợ xấu tại Việt Nam hiện tại được qui định theo Quyết định số NHNN ngày 22/04/2005 của Thống đốc NHNN Việt Nam về việc ban hành “Quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng” Theo đó, nợ xấu được định nghĩa là nợ dưới tiêu chuẩn, nơ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn

493/2005/QĐ-1.2 Khái niệm về quản lý nợ xấu

Vấn đề quản lý nợ xấu đượcđặt ra và thảo luận rất nhiều trong giai đoạn hiện nay, tuy nhiên tác giả đề tài này vẫn chưa tìm thấy có mộtđịnh nghĩa chính thức nào

về quản lý nợ xấu

Xét trên phương diện nghĩa của từ, quản lý thường được hiểu là chủ trì hay phụ trách một công việc nào đó.Bản thân khái niệm quản lý có tính đa nghĩa nên có sự

khác biệt giữa nghĩa rộng và nghĩa hẹp Hơn nữa, do sự khác biệt về thời đại, xã hội, chế độ, nghề nghiệp nên quản lý cũng có nhiều giải thích, lý giải khác nhau Xuất phát từ những góc độ nghiên cứu khác nhau, rất nhiều học giả trong và ngoài nước đã đưa ra giải thích không giống nhau về quản lý Cho đến nay, vẫn chưa có một định nghĩa thống nhất về quản lý Đặc biệt là kể từ thế kỷ 21, các quan niệm về quản lý lại càng phong phú Các trường phái quản lý học đã đưa ra những định nghĩa về quản lý như sau:

- Tailor: "Làm quản lý là bạn phải biết rõ: muốn người khác làm việc gì và hãy chú ý đến cách tốt nhất, kinh tế nhất mà họ làm "

- Fayel: "Quản lý là một hoạt động mà mọi tổ chức (gia đình, doanh nghiệp, chính phủ) đều có, nó gồm 5 yếu tố tạo thành là: kế hoạch, tổ chức, chỉ đạo, điều chỉnh và kiểm soát Quản lý chính là thực hiện kế hoạch, tổ chức, chỉ đạo điều chỉnh và kiểm soát ấy”

- Hard Koont: "Quản lý là xây dựng và duy trì một môi trường tốt giúp con người hoàn thành một cách hiệu quả mục tiêu đã định"

- Peter F Druker: "Suy cho cùng, quản lý là thực tiễn Bản chất của nó không nằm ở nhận thức mà là ở hành động; kiểm chứng nó không nằm ở sự logic

mà ở thành quả; quyền uy duy nhất của nó là thành tích"

- Peter F Dalark: "Định nghĩa quản lý phải được giới hạn bởi môi trường bên ngoài nó Theo đó, quản lý bao gồm 3 chức năng chính là: Quản lý doanh nghiệp, quản lý giám đốc, quản lý công việc và nhân công"

Do đó, quản lý có thể được hiểu là những hoạt động dựa trên chức năng, nhiệm

vụ và quản lý có tính mục đích

Như vậy, có thể hiểu quản lý nợ xấu là hoạt động phụ trách về vấn đề nợ xấu, có nhiệm vụ là giảm thiểu hoặc duy trì mức nợ xấu của tổ chức tín dụngở một mức cụ thể tùy theo qui định của pháp luật hoặc tùy theo mục tiêu của tổ chức tín dụngở từng thời kỳ khác nhau Do đó, quản lý nợ xấu cần thực hiện hai mục tiêu:

- Thứ nhất là ngăn ngừa sự phát sinh mới của nợ xấu Để thực hiện đượcđiều này cần phải tập trung vào các vấnđề trước phê duyệt, quá trình phê duyệt và quản lý khách hàng sau giải ngân như sau:

o Nâng cao hiệu quả của hoạtđộng thẩm định tín dụngđể tăng cường sự sàng lọc hồ sơ ban đầu, đảm bảo chất lượng hồ sơ theo qui định

o Xây dựng chính sách và qui trình phê duyệt tín dụng chặt chẽ và hiệu quả

o Có các chính sách quản lý rủi ro hiệu quảđối với các khoản vay đãđược giải ngân, tăng cường hiệu quả trong công tác cảnh báo sớmđể kịp thời xử lý những khoản vay/ khách hàng có vấnđề tránh phát sinh nợ xấu

- Thứ hai là xử lý nợ xấuđang tồn đọng Các biện pháp xử lý nợ xấu thường đượcáp dụng như sau:

o Thực hiện cơ cấu lại thông qua việcđiều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn

nợ hoặc giảm, miễn giảm một phần lãi phải trảđối với các khách hàng đượcđánh giá là có tiềm năng trả nợ

o Xử lý tài sản đảm bảo, đòi nợ bên bảo lãnh

o Sử dụng dự phòng rủi ro

o Bán nợ cho các công ty xử lý nợ chuyên nghiệp

o Chứng khoán hóa các khoản nợ xấu

Tóm lại, có thểđịnh nghĩa quản lý nợ xấu như sau: quản lý nợ xấu là quá trình xây dựng và thưc hiện các chiến lược, chính sách quản lý tín dụng nhằmđạtđược mục tiêu kiểm soát nợ xấu phát sinh và xử lý nợ xấuđang tồn đọng sao cho phù hợp với mục tiêu kinh doanh và qui định của pháp luật trong từng thời kỳ

máy tính Ý tưởng chung đằng sau những phương pháp khác nhau là có tồn tại (ít nhất) hai nhóm khách hàng tiềm năng: loại tốt và xấu (với một xác suất mặc định cao hơn trung bình thấp hơn trung bình) Quan điểm thống kê xem việc chấm điểm tín dụng là một vấn đề của phân loại chính xác, tức là để thiết kế một quy trình có thể phân biệt được một cá thể thuộc nhóm phân loại nào Theo đó, các cá thể được phân chia trên cơ sở một số đặc điểm quan sát như tuổi tác, thu nhập , giới tính , quốc tịch, quy mô gia đình , vv - và lịch sử tín dụng - các số thẻ tín dụng, có trả nợ trễ hạn,…

Thống kê cho thấy lịch sử tín dụng và tiền gửi hay giao dịch nói chung là một yếu tố dự báo hiệu quả cho hành vi trả nợ của khách hàng Trong thực tế, lịch sử giao dịch và các hoạt động tài chính của khách hàng đang được sử dụng rộng rãi như một thước đo uy tín của chính khách hàng đó

Xếp hạng tín dụng là quá trình gán các giá trị điểm đến những giá tri thông tin của khách hàng có nguồn gốc từ hành vitín dụng, thông tin nhân thân, tài chính của khách hàng như: hành vi thanh toán, sản phẩm sử dụng, và lịch sử trả nợ Điểm hành vi được đánh giá và thể hiện thông qua lịch sử hành vi của người vay với ngân hàng Thang điểm hành vi hỗ trợ công tác đánh giá rủi ro tín dụng và hỗ trợ việc ra quyết định quản lý tài khoản vay khách hàng

Một nhóm mẫu khách hàng được lựa chọn để xem xét các dữ liệu về hoạt động giao dịch của và lịch sử tín dụng của họ Quá trình chọn mẫu khách hàng được chia thành 2 giai đoạn:

- Giai đoạn 1 được gọi là thời gian quan sát thường là 6 đến 12 tháng Các đặc điểm hành vi của khách hàng được quan sát trong thời gian này và ghi nhận vào giá trị của các biến quan sát Một số biến hành vi điển hình như: dư nợ và doanh thu tín dụng, số dư và doanh thu tiền gửi, số lần và số ngày trả nợ trễ hạn, các thông tin về hoạt động tín dụng của khách hàng được trích xuất từ trung tâm thông tin tín

dụng,… Một số thông tin khác như: thời gian quan hệ với ngân hàng, tình trạng cư trú và sự thay đổi một số yếu tố về thông tin nhân thân cũng được xem xét như là những biến hành vi thuần túy có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là xác suất vỡ nợ của khách hàng

- Giai đoạn 2 được gọi là thời gian kết quả thường là 12 tháng và khách hàng được phân loại là khách hàng tốt hay xấu phụ thuộc vào tình hình trả nợ của khách hàng trong giai đoạn này Một khách hàng thường được định nghĩa là xấu nếu số ngày trả nợ trễ hạn trên 90 ngày trong giai đoạn này, các trường hợp còn lại được định nghĩa là khách hàng tốt

Để làm tăng khả năng phân biệt khách hàng tốt và khách hàng xấu, cần loại bỏ

ra khỏi mẫu lập thang điểm các biến không có khả năng phân biệt tốt xấu Giá trị thông tin (Information Value – IV) là tiêu chuẩn để đo lường khả năng phân biệt khách hàng của từng biến Ngoài ra, giá trị thông tin còn hỗ trợ trong việc phân nhóm các thuộc tính của biến Những nhóm có giá trị thông tin gần nhau sẽ được gom vào chung nhóm để đảm bảo số nhóm không quá nhiều nhưng vẫn có thể phân biệt tỉ lệ tốt xấu giữa các nhóm Việc phân nhóm ngoài việc dựa trên tiêu chuẩn giá trị thông tin còn phải dựa vào kinh nghiệm của người lập mô hình nhằm đảm bảo việc phân nhóm có ý nghĩa thực tiễn nhất định

IV= (%G - %B)*Ln(%G/%B)

Theo Hand book of credit scoring by Elizabeths Mays, nên loại bỏ các biến có

giá trị thông tin dưới 0.01

Một vấn đề quan trọng là liệu để phân chia khách hàng và xây dựng bảng điểm khác nhau trên từng phân khúc khách hàng cụ thể do một số ngân hàng có chiến lược vào một nhóm khách hàng nhất định và cần có những thang điểm khác nhau để phù hợp với những nhóm khách hàng này

Điểm tín dụng của khách hàng có thể được sử dụng để quyết định làm thế nào để ứng phó với từng nhóm khách hàng theo từng dãi điểm như: quyết định hạn mức tín

dụng, đưa ra các kịch bản thu nợ đối với những khoản phải thu từ nhóm khách hàng này

Điểm tín dụng có thể được sử dụng để dự đoán xác suất mà một người nộp đơn vay hoặc người vay hiện tại sẽ trễ hạn hay mất khả năng thanh toán Phương pháp này được giới thiệu vào những năm 1950 và hiện đang sử dụng rộng rãi cho vay tiêu dùng, đặc biệt là thẻ tín dụng và ngày càng được sử dụng rộng rãi trong cho vay thế chấp và vay kinh doanh

Theo Fair, Isaac and Company, Inc., một công ty hàng đầu trong việc phát

triển các mô hình chấm điểm, 50 hoặc 60 biến có thể được xem xét khi phát triển một mô hình điển hình, nhưng từ 8 đến 12 biến là số biến thích hợp để đưa ra thang điểm cuối cùng với khả năng dự báo cao nhất Trong hầu hết (nhưng không phải tất cả) hệ thống chấm điểm, một điểm số cao hơn cho thấy rủi ro thấp hơn, và các tổ chức tín dụng đã đặt ra một số điểm lọc (cut-off score) dựa trên mức độ rủi ro đó sẵn sàng chấp nhận Dựa vào điểm lọc, các tổ chức tín dụng sẽ phê duyệt các hồ sơ

có điểm số cao hơn điểm lọc và từ chối các ứng viênvới số điểm lọc Ngoài ra, các

tổ chức tín dụng sẽ xem xét kỹ các hồ sơ gần điểm lọc này trước khi đưa ra quyết định tín dụng cuối cùng

Lợi ích của xếp hạng tín dụng

Xếp hạng tín dụng có một số lợi ích rõ ràng trong việc phê duyệt cho vay và đánh giá khách hàng nên ngày càng được sử dụng rộng rãi Đầu tiên, xếp hạng tín dụng làm giảm đáng kể thời gian cần thiết trong quá trình phê duyệt cho vay Một nghiên cứu của Business Banking Board phát hiện ra rằngcho vay thông qua quá trình truyền thống trung bình mất 0.5-12 giờ cho mỗi hồ sơ vay doanh nghiệp nhỏ

và trong quá khứ phải mất đến hai tuần để xử lý một khoản vay Chấm điểm tín dụng có thể giảm thời gian này tốt hơn, mặc dù việc tiết kiệm thời gian sẽ khác

nhau tùy thuộc vào việc các ngân hàng tuân thủ theo các điểm lọc tín dụng (cut-off score) hayphải đánh giá lại các hồ sơ gần điểm lọc

Tiết kiệm thời gian còn có nghĩa là tiết kiệm chi phí cho ngân hàng và lợi ích của khách hàng Khách hàngcần chỉ cung cấp các thông tin được sử dụng trong hệ thống tính điểm và nhận được kết quảphê duyệt hay kết quả đánh giá Ngay cả khi

tổ chức tín dụng không muốn phụ thuộc hoàn toàn vào điểm tín dụng cho việc ra quyết định thì chấm điểm tín dụng vẫn có thể làm tăng hiệu quả làm việc của cán bộ tín dụng bằng cách giúp họ tập trung vào các trường hợp chưa rõ ràng (các hồ sơ gần điểm lọc)

Một lợi ích khác của xếp hạng tín dụng là cải thiện tính khách quan trong quá trình phê duyệt cho vay và đánh giá khách hàng Sự khách quan này sẽ giúp tổ chức tín dụng đảm bảo họ đang áp dụng cùng bộ tiêu chuẩn với tất cả người đi vay bất kể chủng tộc, giới tính, hoặc các yếu tố khác bị pháp luật cấm từ được sử dụng trong các quyết định tín dụng

Hạn chế của xếp hạng tín dụng

Tính đại diện của mẫu lập thang điểm vẫn là một vấn đề luôn cần giải quyết trước tiên khi phát triển mô hình Chính xác là yếu tố rất quan trọng đòi hỏi trong việc sử dụng kết quả chấm điểm tín dụng Ngay cả khi tổ chức tính dụng có thể giảm chi phí của việc đánh giá khách hàng và các hồ sơ vay bằng cách sử dụng điểm, nếu mô hình này không chính xác, các khoản tiết kiệm chi phí sẽ bị mất đi bởiviệc đánh giá sai khách hàng (đánh giá khách hàng tốt hơn thực tế, khi khách hàng bị nợ xấu sẽ làm phát sinh chi phí)

Một trong những nhược điểm dễ dàng nhận thấy của xếp hạng tín dụng là một

mô hình điển hình cần cần sử dụng dữ liệu lịch sử trong hai năm để xây dựng một tháng điểm áp dụng thang điểm này cho các khách hàng hiện tại.Vấn đề là hành vi

và đặc điểm của khách hàng hiện tại có thể thay đổi về đặc điểm và mức độ tác động của các biến này đối với kết quả cũng có thể khác với thời điểm mà dữ liệu lập

mô hình ghi nhận.Một trong những cách được sử dụng để giảm thiểu hạn chế này là

để có một thời gian quan sát kết quả ngắn hơn (ví dụ 6 tháng) để phân loại khách hàng là xấu, việc này cần phải được cân nhắc thông qua phân tích dữ liệu quá hạn trong quá khứ (vintage analysis)

Tính chính xác của một hệ thống tính điểm tín dụng phụ thuộc vào sự thận trọng trong quá trình phát triển mô hình Việc này đòi hỏi một hệ thống dữ liệu phong phú, được lưu trữ và khai thác tốt Các dữ liệu cần đượccập nhật, và các mô hình nên được tái đánh giá thường xuyên để đảm bảo rằng những thay đổi trong các biến đầu vào được cập nhật vào mô hình Điều cần quan tâm không chỉ trong những đặc điểm của những người vay đã được cấp tín dụng mà còn của những người đã bị từ chối Nếu không, một “lựa chọn thiên vị” trong quá trình phê duyệt cho vay có thể dẫn đến sai lệch trong các trọng lượng ước tính trong các điểm số.Độ chính xác của một mô hình phải luôn được kiểm tra Một mô hình tốt cần phải đưa ra dự đoán chính xác trong thời điểm kinh tế tốt và xấu, vì vậy các dữ liệu trên đó mô hình dựa nên bao gồm cả việc mở rộng và suy thoái Nếu một mô hình chấm điểm tín dụng không đáp ứng được những điều này, việc sử dụng mô hình sẽ phát sinh những rủi

ro nhất định

1.4 Giới thiệu mô hình hồi qui Logistic

Ngay từ năm 1909 công ty Moodys đã bắt đầu thực hiện công việc xếp hạng tín dụng Cùng theo sự phát triển của công nghệ máy tính và các lý thuyết thống kê, càng nhiều mô hình chấm điểm và xếp hạng tín dụng ra đời như: mô hình phân tích

sự khác biệt, mô hình Z-Score, mô hình hồi qui logistic, mô hình phân tích và định giá, mô hình neuron (ứng dụng cho hồ sơ vay doanh nghiệp lớn)…

Với mục tiêu phát triển mô hình chấm điểm hành vi phục vụ công tác quản lý nợ xấu khách hàng cá nhân, mô hình hồi qui logistic là lựa chọn thích hợp với điều kiện dữ liệu tại ngân hàng ACB và phù hợp với khả năng của tác giả

Mục tiêu của hồi qui Logistic là nghiên cứu mối tương quan giữa một (hay nhiều) yếu tố nguy cơ (risk factor) và đối tượng phân tích (outcome) Chẳng hạn như đối với nghiên cứu mối tương quan giữa hành vi trả nợ của khách hàng và nguy

cơ xãy ra nợ xấu thì yếu tố nguy cơ ở đây là hành vi trả nợ và đối tượng phân tích ở đây là nguy cơ xãy ra nợ xấu Trong hồi qui logistic thì các đối tượng nghiên cứu thường được thể hiện qua các biến số nhị phân (binary) như xảy ra/ không xảy ra ;

nợ xấu/không nợ xấu ; có/không,… còn các yếu tố nguy cơ có thể được thể hiện qua các biến số liên tục (tuổi, thu nhập,…) hoặc các biến nhị phân (giới tính) hay các biến thứ bậc (thu nhập : Cao, trung bình, thấp) Vấn đề đặt ra cho nghiên cứu dạng này là là sao để ước tính độ tương quan của các yếu tố nguy cơ và đối tượng phân tích Các phương pháp phân tích như hồi qui tuyến tích không áp dụng được vì biến phụ thuộc không phải là biến liên tục mà là biến nhị phân Nhà thống kê học David

R Cox đã phát triển mô hình có tên Logistic Regression Model (1970) để phân tích các biến nhị phân

Tham số tỷ số nguy cơ (Odds Ratio - OR)

Chỉ số thống kê quan trọng trong hồi qui Logistics là tỷ số nguy cơ (Odds Ratio – OR) Trong tiếng Anh odd có nghĩa là nguy cơ hay khả năng Nói cách khác odd

là tỷ số của 2 giá trị của một biến nhị phân Do đó, OR là tỷ số của hai odds

Trong thực tế, ta không biết được OR thật nên vấn đề quan trọng là phải trả lời câu hỏi mối tương quan được phản ánh qua OR có ý nghĩa thống kê hay không? Nói cách khác nếu nghiên cứu trên được lặp lại nhiều lần thì độ dao động của OR là bao nhiêu?

Gọi p là xác suất của một sự kiện (chẳng hạn sự kiện vỡ nợ của khách hàng) Khi đó odd được định nghĩa như sau :

− ) Gọi yếu tố nguy cơ là x (ví dụ x là khả năng thanh toán của khách hàng, x có 2 giá trị là 0 và 1 x =0: không thanh toán và x=1: thanh toán)

Mô hình hồi qui logistic phát biểu rằng ( ) phụ thuộc vào giá trị của x qua một hàm số tuyến tính sau:

trong đó, ( )hay ( ) được gọi là ( ) (và do đó mới có tên là

logistic) , là 2 tham số được ước tính từ dữ liệu, là phần dư (Residual) tức là

phần không giải thích được bằng x Lý do chuyển p thành ( ) vì p là xác suất

có giá trị trong khoảng 0,1 trong khi đó ( ) có giá trị không giới hạn thích hợp cho việc phân tích theo mô hình hồi qui tuyến tính

Mô hình trên giả định rằng tuân theo luật phân phối chuẩn (normal distribution) với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi Với giả định này thì giá trị kỳ vọng (expected value) hay giá trị trung bình của ( )với bất cứ giá trị nào của x là = + (vì giá trị trung bình của = 0 )

Nói cách khác, odd vỡ nợ từ phương trình là

=

− =Như vậy, mô hình hồi qui logistic phát biểu rằng odd của một sự kiện (khách hàng vỡ nợ) tùy thuộc vào yếu tố nguy cơ x (tình trạng thanh toán của khách hàng)

Dựa vào phương trình odd vỡ nợ của nhóm không thanh toán (x=0) là =

và odd vỡ nợ của nhóm thanh toán là =

Trong thực tế chúng ta không biết giá trị thực của 2 tham số và mà phải ước tính chúng từ dữ liệu quan sát được Theo qui ước thống kê, 2 ước lượng của số

và là và

Mô hình hồi qui logistic tổng quát với k yếu tố nguy cơ x1,x2,…xk được mô tả

bởi phương trình sau:

sự kiện nghiên cứu và ngược lại

: h ố ch n (intercept) Giá trị của z khi tất cả các biến độc lập bằng 0

Đồ thị của hồi qui logistic có trục hoành là giá trị của z và trục tung là giá trị của

f(z) (xác suất xảy ra sự kiện) z có thể nhận giá trị bất kỳ âm hoặc dương nhưng f(z) chỉ nhận giá trị trong khoảng 0 và 1 z dùng để mô tả ảnh hưởng của tất cả các biến độc lập (yếu tố nguy cơ – risk factor) đến đối tượng nghiên cứu (outcome) và f(z) là

xác suất sự kiện xảy ra

1.5 Xếp hạng tín dụng khách hàng và quản lý nợ xấu

Theo hiệp ước Basel II, hệ thống xếp hạng tín dụng hay chấm hệ thống chấmđiểm tín dụng thường được phát triển theo ba phương pháp: phương pháp chuyên gia, phương pháp mô hình và phương pháp hỗn hợp (kết hợp cả yếu tố chuyên gia và kết quả mô hình tính toán); trong đó, phương pháp xếp hạng hỗn hợp được các tổ chức tín dụng sử dụng phổ biến nhất

HiệpướcBasel II quy định, hệ thống xếp hạng tín dụngvà các kết quả ước lượng xác suất vỡ nợ, mức độ tổn thất là những yếu tố quan trọng trong quá trình phê

duyệt tín dụng, quản lý rủi ro tín dụng, phân bổ nguồn vốn cho vay và quản trị ngân hàng Cụ thể hơn, kết quả hệ thống xếp hạng tín dụngvà các ước lượng về xác suất

vỡ nợ và mức độ tổn thất được ứng dụng vào:

- Hỗ trợ phê duyệt tín dụng: cải thiện tính chính xác và hiệu lực của việc ra quyết định cấp tín dụng, cung cấp phương tiện hỗ trợ để quá trình này trở nên hiệu quả, tiết kiệm thời gian, chi phí và giảm bớt sự can thiệp từ con người

- Thực hiện quản trị rủi ro tín dụng: hệ thống xếp hạng tín dụnglà một công cụ

để đánh giá mức rủi ro của khách hàng Nhờ tích hợp các nguyên tắc, khung chính sách và tiêu chuẩn tín dụng căn bản của ngân hàng, hệ thống hệ thống xếp hạng tín dụnglà căn cứ độc lập để tổ chức tín dụng đánh giá hiệu quả quá trình quản trị rủi ro của các bộ phận liên quan, bảo đảm việc cấp tín dụng được quản lý phù hợp, các tài sản có rủi ro tín dụng nằm trong các giới hạn, thống nhất với các tiêu chuẩn thận trọng và khả năng phát hiện rủi ro sớm

- Hỗ trợ xác định giá khoản tín dụng: mức giá chào cho khoản tín dụng phải phù hợp và đủ để bồi hoàn tổn thất tín dụng hệ thống xếp hạng tín dụngphân loại các mức độ rủi ro và là một trong những căn cứ tin cậy để xác định giá cho các khoản tín dụng, theo nguyên tắc mức điểm thấp (rủi ro cao) có mức giá cao và ngược lại

- Hỗ trợ quản lý và quản trị khách hàng: quan hệ khách hàng của các tổ chức tín dụng phụ thuộc vào điểm tín dụng của khách hàng đó Những khoản vay

có mức rủi ro cao cần phải kiểm soát, đánh giá thường xuyên, những khách hàng vay có mức điểm thấp cũng cần phải được chú trọng theo dõi Ngược lại, những khách hàng tốt với mức điểm cao sẽ được ưu ái hơn trong các quan hệ giao dịch

- Làm căn cứ để lập dự phòng tín dụng: mức dự phòng các khoản cấp tín dụng phụ thuộc vào mức độ rủi ro của khoản tín dụng đó

- Hỗ trợ công tác quản lý thông tin (MIS) theo danh mục và tạo lập báo cáo:

dữ liệu đưa vào hệ thống chấmđiểm tín dụng là rất phong phú liên quan đến khoản vay và hoạt động kinh doanh của khách hàng Hệ thống hệ thống xếp hạng tín dụngthường được các tổ chức tín dụng thiết lập trên nền tảng công nghệ tin học cao, cho phép chiết xuất, quản lý các trường thông tin theo từng danh mục yêu cầu và đưa ra hệ thống báo cáo hiệu quả

Quản lý nợ xấu là một hoạt động tương đối rộng, trong đó cần sự phối hợp từ nhiều phía liên quan như chính sách tín dụng, chính sách thẩm định và phê duyệt khách hàng, chính sách quản lý rủi ro, chính sách khách hàng… Với khả năng ứng dụnghệ thống xếp hạng tín dụngtheo qui định của Basel II, có thểứng dụng chấmđiểm tín dụng vào quản lý nợxấu ở 2 nội dung:

- Thứ nhất, ứng dụng chấmđiểm tín dụng vào công tác hỗ trợ phê duyệt tín dụng để tăng cường khả năng phân loại hồ sơ, giảm thiểu khả năng phát sinh

nợ xấu trong sàng lọc đầu vào

- Thứ hai, ứng dụng chấm điểm tín dụng vào công tác dự báo xác suất vỡ nợ của những khách hàng hiện hữu, từ đó có các chính sách khách hàng phù hợp để ứng phó với những mức rủi ro tương ứng Với mục đích này, chấm điểm tín dụng hành vi khách hàng là lựa chọn phù hợp

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Quản lý nợ đặc biệt là quản lý nợ xấu là vấn đề sống còn của của bất cứ tổ chức tín dụng nào Việc quản lý nợ xấu đòi hỏi phải có qui trình và công cụ để thực hiện có hiệu quả

Xếp hạng tín dụng là công cụ quản lý rủi ro tín dụng và quản lý nợ hiệu quả được sử dụng phổ biến trên thế giới Với những ưu và nhược điểm, xếp hạng tín dụng cần được cân nhắc sử dụng rộng rãi hơn nữa trong công tác quản lý tín dụng nói chung tại Việt Nam

Với khả năng dự báo xác suất xãy ra các biến cố nhị phận, mô hình hồi qui logistic

là lựa chọn thích hợp để phát triển mô hình xếp hạng tín dụng tại các NHTM

Trong chương này đề tài nghiên cứu đã trình bày về khái niệm nợ xấu và quản lý nợ xấu cũng như khái niệm về xếp hạng tín dụng và ưu nhược điểm của mô hình này Đồng thời đề tài cũng đã giới thiệu mối liên hệ giữa xếp hạng tín dụng và công tác quản lý nợ theo khuyến nghị của Hiệp ươc Basel II Đây là cơ sở để tác giả nghiên cứu thực trạng nợ xấu tại ACB và tình hình ứng dụng xếp hạng tín dụng tại ACB để cho thấy hướng phù hợp của thực tế tại ACB và tiêu chuẩn thế giới trong chương 2

CHƯƠNG 2 TÌNH HÌNHNỢ XẤU, QUẢN LÝ NỢ XẤU VÀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

Bảng 2.1: Diễn biến nợ xấu của các ngân hàng niêm yết (Nợ nhóm 3,4,5)

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo tài chính hợp nhất của các ngân hàng niêm yết)

Từ dữ liệu trên ta có thể thấy Navibank và SHB là 2 ngân hàng đang có tỉ lệ nợ xấu ở mức báo động, các ngân hàng ACB, MBB, STB và VCB đang có con số đáng chú ý ở mức gần ngưỡng 3%

Trong khi đó, số liệu từ 3 NH lớn nhất công bố số liệu là BIDV, Vietcombank

và Vietinbank thì đã chiếm tới hơn 23.100 tỷ đồng nợ xấu, gần bằng mức tổng lợi nhuận là 24.000 tỷ đồng của toàn hệ thống trong 6 tháng đầu năm nay Trong đó, nợ xấu của BIDV gần 9.400 tỷ đồng, của Vietcombank 6.687 tỷ đồng và Vietinbank là 7.027 tỷ đồng Số nợ xấu của 3 ngân hàng này cũng cao hơn rất nhiều so với tổng

nợ xấu của các ngân hàng SHB, MB, ACB, Sacombank, Eximbank cộng lại

Ở mức chi tiết hơn, nhìn vào nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn)

Bảng 2.2: Nợ nhóm 5 tại các ngân hàng niêm yết

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo tài chính hợp nhất của các ngân hàng niêm yết)

Diễn biến 6 tháng đầu năm so với cùng kỳ năm trước cho thấy sự gia tăng đáng

kể tình hình nợ nhóm 5 Ngoài ra, tại thời điểm 30/06/2013, nợ nhóm 5 đã chiếm gần 50% tổng nợ xấu của các ngân hàng này Điều này phản ánh một bức tranh ảm đạm trong công tác quản lý nợ xấu và khả năng thu hồi các khoản nợ xấu này tại các NHTM

Nợ nhóm 2 (Nợ cần chú ý) tuy không được xem là nợ xấu nhưng đây là nguồn rủi ro không nhỏ đối với các ngân hàng nếu như không quản lý tốt các khoản nợ này Có thể xem xét bảng thông tin bên dưới:

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo tài chính hợp nhất của các ngân hàng niêm yết)

Vietinbank và Sacombank là 2 ngân hàng đang sở hữu con số đáng báo động về

sự gia tăng nợ nhóm 2 trong 6 tháng đầu năm 2013 Nếu số nợ nhóm 2 này chuyển thành nợ nhóm 3 thì con số nợ xấu sẽ thật sự phình to đáng kể

2.1.2 Tình hình quản lý nợ xấu tại Việt Nam

Theo tìm hiểu của tác giả, hiện tại hầu hết các NHTM tại Việt Nam đều có Trung tâm/Phòng ban thu hồi nợ và công ty Quản lý và khai thác tài sản trực thuộc

để quản lý và sử lý nợ xấu Điều này chứng tỏ việc quản lý nợ xấu là một vấn đề được các NHTM quan tâm giải quyết Tuy nhiên, vì không có cơ hội tiếp cận nên tác giả không có được thông tin mô hình hoạt động quản lý nợ xấu tại các Ngân hàng này

Về mặt quản lý nợ xấu của NHNN và chính phủ, Việt Nam đã có các hình thức quản lý nợ xấu thông qua các qui định, cụ thể như sau:

Trước năm 2000, Việt Nam chỉ qui định về nợ quá hạn, nợ khóđòi phát sinh tại các tổ chức tín dụng Phân loại chất lượng tín dụng được dựa vào tuổi nợ, cụ thể như sau: nợ quá hạn dưới 90 ngày, nợ quá hạn từ 90 ngày đến 180 ngày, nợ quá

hạntừ trên 180 ngày đến 360 ngày, nợ quá hạn trên 360 ngày Nợ khóđòi là nợ quá hạn trên 360 ngày Khi thực hiện chuyển nợ quá hạn, các tổ chức tín dụng chỉ chuyển các khoản nợ sang nợ quá hạnứng với từng kỳ trả nợ bị quá hạn, không thực hiện chuyển toàn bộ dư nợ của khoản vay sang nợ quá hạn

Vấn đề nợ xấu thực sự bắt đầuđược quan tâm khi các ngân hàng thương mại được Ngân hàng Nhà nước yếu cầu lập đề án xử lý nợ xấu Vào ngày 05/10/2001, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định 149/2001/QĐ-TTg phê duyệt đề án

xử lý nợ tồn đọng của các ngân hàng thương mại phát sinh từ ngày 31/12/2000 trở

về trước Trong Quyết định này và các thông tư hướng dẫn thực hiện không định nghĩa cụ thể về nợ xấu nhưng quy định các khoản nợ xấu được phân làm thành 3 nhóm: Nợ có tài sản đảm bảo (nhóm I), nợ không có tài sản đảm bảo, không còn đối tượng để thu (nhóm II), nợ không có tài sản đảm bảo nhưng còn đối tượng để thu (nhóm III) với các giải pháp xử lý cụ thể

Theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 của Thống đốc NHNN Việt Nam về việc ban hành “Quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng

dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng”, Quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN của Thống đốc NHNN Việt Nam ngày 25/04/2007 về việc sửa đổi, bổ sung một số điều của Quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng ban hành theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, hiện tại có hai cách phân loại nợ: theo tuổi nợ và theo xếp hạng tín dụng nội bộ

™ Theo tuổi nợ

- Nhóm 1(Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm:

o Các khoản nợ trong hạn mà tổ chức tín dụng đánh giá là có đủ khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng thời hạn;

o Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày và tổ chức tín dụng đánh giá là

có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ gốc và lãi đúng thời hạn còn lại;

o Trường hợp khách hàng trả đầy đủ nợ gốc và lãi theo kỳ hạn đã được

cơ cấu lại tối thiểu trong vòng một (01) năm đối với các khoản nợ trung và dài hạn, ba (03) tháng đối với các khoản nợ ngắn hạn và được tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng trả đầy đủ nợ gốc và lãi đúng thời hạn theo thời hạn đã được cơ cấu lại, tổ chức tín dụng có thể phân loại lại khoản nợ đó vào nhóm 1

- Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm:

o Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày;

o Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu (đối với khách hàng là doanh nghiệp, tổ chức thì tổ chức tín dụng phải có hồ sơ đánh giá khách hàng về khả năng trả nợ đầy đủ nợ gốc và lãi đúng kỳ hạn được điều chỉnh lần đầu);

- Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm:

o Các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;

o Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, trừ các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu phân loại vào nhóm 2 theo quy định tại Điểm b Khoản này;

o Các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng;

- Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm:

o Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày;

o Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;

o Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai

- Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm:

o Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày;

o Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;

o Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai;

o Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa

bị quá hạn hoặc đã quá hạn;

o Có tài liệu, hồ sơ chứng minh các nguyên nhân làm khoản nợ bị quá hạn đã được xử lý, khắc phục;

o Tổ chức tín dụng có đủ cơ sở (thông tin, tài liệu kèm theo) đánh giá là khách hàng có khả năng trả đầy đủ nợ gốc và lãi đúng thời hạn còn lại

- Đối với các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ, tổ chức tín dụng phân loại lại vào nhóm nợ có rủi ro thấp hơn (kể cả nhóm 1) khi đáp ứng đầy đủ các điều kiện sau đây:

o Khách hàng trả đầy đủ nợ gốc và lãi theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại trong thời gian tối thiểu sáu (06) tháng đối với các khoản nợ trung

và dài hạn, ba (03) tháng đối với các khoản nợ ngắn hạn, kể từ ngày bắt đầu trả đầy đủ nợ gốc và lãi theo thời hạn được cơ cấu lại;

o Có tài liệu, hồ sơ chứng minh các nguyên nhân làm khoản nợ phải cơ cấu lại thời hạn trả nợ đã được xử lý, khắc phục;

- Tổ chức tín dụng có đủ cơ sở (thông tin, tài liệu kèm theo) để đánh giá là khách hàng có khả năng trả đầy đủ nợ gốc và lãi đúng thời hạn đã được cơ cấu lại còn lại

o Trường hợp một khách hàng có nhiều hơn một (01) khoản nợ với tổ chức tín dụng mà có bất kỳ khoản nợ bị chuyển sang nhóm nợ rủi ro cao hơn thì tổ chức tín dụng bắt buộc phải phân loại các khoản nợ còn lại của khách hàng đó vào các nhóm nợ rủi ro cao hơn tương ứng với mức độ rủi ro

o Trường hợp các khoản nợ (kể cả các khoản nợ trong hạn và các khoản

nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ trong hạn theo thời hạn nợ đã cơ cấu lại)

mà tổ chức tín dụng có đủ cơ sở để đánh giá là khả năng trả nợ của khách hàng bị suy giảm thì tổ chức tín dụng chủ động tự quyết định phân loại các khoản nợ đó vào các nhóm nợ rủi ro cao hơn tương ứng với mức độ rủi ro

- Tổ chức tín dụng phải chủ động phân loại các khoản nợ được phân loại vào các nhóm có rủi ro cao hơn theo đánh giá của tổ chức tín dụng khi xảy ra một trong các trường hợp sau đây:

o Có những diễn biến bất lợi tác động tiêu cực đến môi trường, lĩnh vực kinh doanh của khách hàng;

o Các khoản nợ của khách hàng bị các tổ chức tín dụng khác phân loại vào nhóm nợ có mức độ rủi ro cao hơn (nếu có thông tin);

o Các chỉ tiêu tài chính của khách hàng (về khả năng sinh lời, khả năng thanh toán, tỷ lệ nợ trên vốn và dòng tiền) hoặc khả năng trả nợ của khách hàng bị suy giảm liên tục hoặc có biến động lớn theo chiều hướng suy giảm;

o Khách hàng không cung cấp đầy đủ, kịp thời và trung thực các thông tin tài chính theo yêu cầu của tổ chức tín dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng

™ Theo xếp hạng tín dụng nội bộ

- Căn cứ trên Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, tổ chức tín dụng trình Ngân hàng Nhà nước chính sách dự phòng rủi ro và chỉ được thực hiện sau khi Ngân hàng Nhà nước chấp thuận bằng văn bản

- Điều kiện để Ngân hàng Nhà nước chấp thuận chính sách dự phòng rủi ro:

o Hệ thống xếp hạng tín dụng đã được áp dụng thử nghiệm tối thiểu một (01) năm;

o Kết quả xếp hạng tín dụng được Hội đồng quản trị phê duyệt;

o Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ phù hợp với hoạt động kinh doanh, đối tượng khách hàng, tính chất rủi ro của khoản nợ của tổ chức tín dụng;

o Chính sách quản lý rủi ro tín dụng, mô hình giám sát rủi ro tín dụng, phương pháp xác định và đo lường rủi ro tín dụng có hiệu quả, trong

đó bao gồm cách thức đánh giá về khả năng trả nợ của khách hàng, hợp đồng tín dụng, các tài sản bảo đảm, khả năng thu hồi nợ và quản

lý nợ của tổ chức tín dụng;

o Phân định rõ ràng trách nhiệm, quyền hạn của Hội đồng quản trị, Tổng giám đốc trong việc phê duyệt, thực hiện và kiểm tra thực hiện

Hệ thống xếp hạng tín dụng và chính sách dự phòng của tổ chức tín dụng và tính độc lập của các bộ phận quản lý rủi ro;

o Hệ thống thông tin có hiệu quả để đưa ra các quyết định, điều hành và quản lý đối với hoạt động kinh doanh của tổ chức tín dụng và thích hợp với Hệ thống xếp hạng tín dụng và phân loại nợ

Tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể đối với các nhóm nợ theo quy định

Như vây, có thể thấy định nghĩa về nợ xấu tại Việt Nam đang dần tiếp cận với thông

lệ quốc tế

Trước vấn đề nợ xấu mà các NHTM đang phải đối mặt, thực tiễn cho thấy do có

sự khó khăn chung của nền kinh tế, những yếu kém về mặt cơ cấu trong hệ thống cùng với mức độ biến động ngày càng tăng về kinh tế và tài chính trong những năm qua đã làm tăng rủi ro của khu vực ngân hàng Quản trị yếu kém, mức độ sở hữu chéo với các doanh nghiệp nhà nước quá cao, khung quy định và giám sát phân tán

đã dần dần làm ảnh hưởng tới sự lành mạnh của hệ thống Những yếu kém về quản trị doanh nghiệp, cơ chế kiểm soát nội bộ và quản lý lỏng lẻo, cùng với cơ cấu nắm giữ cổ phần phức tạp ở các ngân hàng thương mại cổ phần vốn là những yếu tố tạo điều kiện thúc đẩy việc cho vay vốn một cách thiếu chặt chẽ, chính là nguồn gốc gây ra nhiều điểm yếu dễ bị tổn thương

Bên cạnh đó, thị trường ngân hàng hiện tại đang cho thấy sự gia tăng các hoạt động mua lại và sát nhập giữa các ngân hàng, tăng mức nắm giữ cổ phần của các nhà đầu tư nước ngoài trong khu vực ngân hàng theo như đúng chủ trương và định hướng do NHNN và chính phủ đưa ra Chẳng hạn, bao gồm vụ sát nhập 3 ngân hàng: Đệ Nhất (Ficombank), Việt Nam Tín Nghĩa (TinNghiaBank) và Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB); vụ sát nhập giữa SHBank và HabuBank; vụ Ngân hàng Đại Tín (TrustBank) bán 85% cổ phần cho một nhóm các nhà đầu tư (do Tập đoàn Thiên Thanh đứng đầu);… Các nhà đầu tư nước ngoài đã tăng cường sự hiện diện của mình trong khu vực ngân hàng, với việc mua lại 20% cổ phần của Ngân hàng Tiền Phong thuộc một nhóm các nhà đầu tư do Tập đoàn DOJI đứng đầu Do những

vụ mua lại và sát nhập này mà số lượng các ngân hàng thương mại trong nước đã giảm từ 43 ngân hàng vào tháng 11 năm 2011 xuống còn 39 ngân hàng vào cuối năm 2012

Ngày 12/09/2013, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã ban hành Quyết định số 2018/QĐ-NHNN về việc hợp nhất Ngân hàng TMCP Phương Tây (WesternBank)

và Tổng công ty tài chính cổ phần Dầu khí Việt Nam (PVFC) thành Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đại chúng Trong năm 2013, có khả năng sẽ có thêm một số